{"id":1822,"date":"2019-12-05T11:42:35","date_gmt":"2019-12-05T14:42:35","guid":{"rendered":"https:\/\/icc.fcen.uba.ar\/?p=1822"},"modified":"2022-03-29T10:31:33","modified_gmt":"2022-03-29T13:31:33","slug":"sintesis-de-controladores-una-tecnologia-clave-para-vehiculos-aereos-cada-vez-mas-autonomos","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/icc.fcen.uba.ar\/en\/sintesis-de-controladores-una-tecnologia-clave-para-vehiculos-aereos-cada-vez-mas-autonomos\/","title":{"rendered":"S\u00edntesis de controladores: una tecnolog\u00eda clave para veh\u00edculos a\u00e9reos cada vez m\u00e1s aut\u00f3nomos"},"content":{"rendered":"

Investigadores del ICC desarrollan innovadoras t\u00e9cnicas de s\u00edntesis de controladores de eventos discretos para mejorar los vuelos de drones en misiones cr\u00edticas. El trabajo se orienta a utilizar veh\u00edculos aut\u00f3nomos que aborden problemas de patrullaje en ambientes complejos, b\u00fasqueda de personas, demarcaci\u00f3n de zonas de incendios y aplicaciones agr\u00edcolas.<\/strong><\/p>\n

La s\u00edntesis de controladores de eventos discretos es un aspecto esencial dentro de la ingenier\u00eda de software. Consiste en la generaci\u00f3n autom\u00e1tica de modelos de comportamiento de modo que teniendo en cuenta la forma en la que interact\u00faan estos modelos con su entorno se satisfagan sus objetivos (<\/span>ver publicaci\u00f3n reciente<\/span><\/a>).\u00a0<\/span><\/p>\n

\u00bfQu\u00e9 tipo de objetivos se consideran? Una manera sencilla de entender este tipo de t\u00e9cnicas es pensar en el desarrollo de algoritmos que sean capaces de leer las reglas de un juego y,\u00a0 a partir de su comprensi\u00f3n, brindarnos una estrategia ganadora del juego sin importar lo que haga nuestro contrincante. En ese sentido, un veh\u00edculo a\u00e9reo no tripulado ser\u00eda un veh\u00edculo que est\u00e1 ejecutando una estrategia de juego contra un contrincante, en este caso el ambiente que tiene obst\u00e1culos a evitar o que esconde lo que ese veh\u00edculo necesita encontrar y cumplir su objetivo, independientemente de lo dif\u00edcil que sea ese contrincante.<\/span><\/p>\n

\u201c<\/span>Este concepto funciona de manera muy distinta a las t\u00e9cnicas de aprendizaje autom\u00e1tico y aprendizaje por refuerzo que est\u00e1n en auge. En estos \u00faltimos, el sistema se entrena con millones de partidas de ajedrez, para poder aprender a jugar y a ganar. En el caso la s\u00edntesis de controladores no se entrena con las partidas sino con las reglas del juego<\/span><\/i>\u201d, puntualiza <\/span>Sebasti\u00e1n Uchitel<\/b>, investigador del ICC en el <\/span>Laboratorio de Fundamentos y Herramientas de Ingenier\u00eda de Software (LAFHIS)<\/span><\/a>.<\/span><\/p>\n

Para un veh\u00edculo aut\u00f3nomo, esto tiene dos importantes ventajas. La primera ser\u00eda que al disponer de las reglas del juego (como si fuera el manual del ajedrez), la s\u00edntesis puede razonar sobre todas las partidas posibles con sus combinaciones y brindar una estrategia que tenga garant\u00edas totales de ganar el juego. Esto no depende de cu\u00e1n bien se entren\u00f3 a la red neuronal, ya que dadas esas reglas, si el contrincante (ambiente, zona de peligro) juega de acuerdo a las mismas, esta es la forma inapelable de ganar.\u00a0 La segunda ventaja resultar\u00eda que en muchos casos no se tiene la oportunidad de ejecutar (correr) todas las partidas. Por ejemplo, si el veh\u00edculo o dron va a volar en un lugar desconocido con una serie de elementos y objetivos nuevos que nunca se hab\u00edan establecido, no se dispone previamente de esas partidas para entrenar. Pero la s\u00edntesis de controladores puede generar, por s\u00ed sola, esas partidas para tener una estrategia efectiva.<\/span><\/p>\n

\u201c<\/span>Las t\u00e9cnicas de s\u00edntesis de controladores tienen alta complejidad algor\u00edtmica, es decir que agregando una pocas reglas, encontrar una estrategia ganadora puede ser much\u00edsimo m\u00e1s dificil . En una misi\u00f3n de b\u00fasqueda, una persona desaparecida puede estar en un lugar dif\u00edcil de encontrar y se puede ir moviendo de lugar. O si queremos seguir el borde de un fuego para demarcar una zona de peligro, el viento puede ser un oponente clave porque hace variar el avance de ese fuego. En definitiva, cuando un juego es demasiado complicado no se puede construir una estrategia porque es muy costosa en c\u00f3mputo. Entonces uno tiene que introducir presunciones sobre c\u00f3mo se comporta el ambiente para anticipar diferentes factores, que son justamente las reglas del juego, de manera que el juego tenga una soluci\u00f3n<\/span><\/i>\u201d, explica Uchitel, quien adem\u00e1s es director del ICC.<\/span><\/p>\n

Estas presunciones, que comenta el investigador, pueden tener que ver con la posici\u00f3n de la persona que se est\u00e1 buscando, a qu\u00e9 velocidad se mueve, en qu\u00e9 trayectoria y si esa velocidad es menor a la del veh\u00edculo. A medida que se fijan esas presunciones, el juego empieza a tener una soluci\u00f3n y se configura una estrategia para ganarlo. \u201c<\/span>Encontramos en esto dos problemas. Por un lado, los juegos son muy complejos para que una computadora resuelva algo en un tiempo razonable, por eso ayuda significativamente reducir las variables que uno quiere incluir en el juego, reduciendo a su vez esta complejidad. Por otro lado, el juego puede simplemente no tener una soluci\u00f3n (por ejemplo el Tateti es un juego muy simple pero no tiene una estrategia ganadora), esto hace que tengamos que plantear el problema de manera tal que haya una estrategia para ganarlo<\/span><\/i>\u201d, complementa Uchitel. Dentro del LAFHIS se est\u00e1n estudiando distintos problemas, desde cu\u00e1les son los juegos que se pueden ganar, los lenguajes para describirlos y los algoritmos para producir una estrategia ganadora hasta qu\u00e9 tipo de misiones de veh\u00edculos aut\u00f3nomos se pueden describir en el lenguaje de juegos, para que esos algoritmos desarrollados por los investigadores produzcan una estrategia que luego pueda usar el avi\u00f3n aut\u00f3nomo para volar.<\/span><\/p>\n

Proyectos de colaboraci\u00f3n mutua<\/b><\/p>\n

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Sebasti\u00e1n Uchitel<\/p><\/div>\n

El equipo de investigadores liderado por Uchitel est\u00e1 trabajando en un importante proyecto con investigadores del Instituto Nacional de Tecnolog\u00eda Agropecuaria (INTA) y de la Comisi\u00f3n Nacional de Energ\u00eda At\u00f3mica (CNEA) de San Carlos de Bariloche. El objetivo del proyecto es que los veh\u00edculos a\u00e9reos utilizados para tomar diversas im\u00e1genes rurales, sean m\u00e1s aut\u00f3nomos en la cobertura de zonas extensas de la Patagonia donde se analiza la sustentabilidad de forraje para ganado. Tambi\u00e9n el proyecto tiene aplicaci\u00f3n en temas forestales como an\u00e1lisis de riesgos y enfermedades en especies de bosques, y actuaci\u00f3n frente a incendios forestales.<\/span><\/p>\n

Actualmente, en una t\u00edpica misi\u00f3n de avi\u00f3n aut\u00f3nomo del INTA, se sacan muchas fotos y una vez que aterriza se las sube a un programa con el que se genera el ortomosaico a partir de esa colecci\u00f3n de im\u00e1genes. Teniendo en cuenta que no siempre las im\u00e1genes son de la calidad, nitidez o acercamiento que se necesita, la idea ser\u00eda que el veh\u00edculo pueda decidir aut\u00f3nomamente durante el vuelo qu\u00e9 tarea tendr\u00eda que hacer de nuevo, porque esa imagen fall\u00f3 y no es \u00fatil, o cu\u00e1l podr\u00eda mejorar (por ejemplo si encuentra en el terreno un\u00a0 objeto de inter\u00e9s desciende m\u00e1s para sacar una foto lo m\u00e1s cerca posible).<\/span><\/p>\n

El grupo que participa de la colaboraci\u00f3n est\u00e1 formado por Sebasti\u00e1n Zudaire (investigador en formaci\u00f3n del ICC,\u00a0 con lugar de trabajo en el Instituto Balseiro), Leandro Nahabedian (investigador en formaci\u00f3n del ICC), Leticia Rodr\u00edguez, Mat\u00edas Dur\u00e1n y Florencia Zanollo (estudiantes de la Licenciatura en Ciencias de la Computaci\u00f3n, quienes realizan una pasant\u00eda en el LAFHIS). Al mismo tiempo, por la parte de Bariloche, lo integran Mart\u00edn Garret (CNEA) y Marcos Easdale (INTA).\u00a0\u00a0<\/span><\/p>\n

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Tambi\u00e9n recientemente se firm\u00f3 un convenio con el Laboratorio de Investigaci\u00f3n y Desarrollo de Mitsubishi, ya que los integrantes de este laboratorio desean explorar, en general, la tecnolog\u00eda de s\u00edntesis de controladores y entender para qu\u00e9 problemas les puede servir.\u00a0 El convenio se formaliz\u00f3 a trav\u00e9s de un proyecto de colaboraci\u00f3n del ICC con la Universidad de Waseda (Jap\u00f3n).<\/span><\/p>\n<\/div>

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